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k mEAns mAtlAB

[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,’dist’,’sqEuclidean’,’rep’,4) 等号右边: kmeans:K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数,表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’,4 聚类重复次数4次...

close all; clear; I_rgb = imread('color-cam4-f0.bmp'); %读取文件数据 figure(1); subplot(1,2,1); imshow(I_rgb); %显示原图 title('原始图像'); %将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间 C = makecform('srgb2lab'); %设置转换格式 I_lab = appl...

matlab本身就有kmeans 默认随机产生初始值,里面可以选择设置一些参数,包括设定初始聚类中心。

kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个...

首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的。 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk。这些xn和uk都是向量。 根据下面两个公式迭代就能求出最终所有的u,这些u就是最终所有类的中心位置。 公式一: 意思就是求出所有数据和初始化的随机数据...

可以能看一下下面这个连接里的文章 http://wenku.baidu.com/link?url=Rg5ZkqB8a669FDKp6RC2by9OwY-vyeag6_Y9ETysoiPpGs1x9vn3UBA85wsutNA35XcCHqENUQ72UoGwvS3Pa5L14u4wZ3ujcvDTXG_k7W7

首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心; 而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类; 然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的...

matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。例如: rng default; X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; opts = statset('Display','final'); [idx,C,sumd,D] = kmeans(X,2,'Distance','cityblock','Replicates',5,'Opt...

IDX = kmeans(X,k) , 这个IDX就是X中每一个点所属的分类。例如, IDX = [2;1;3], 则X的第一个点在第2类里,第二个点在第1类,第三个点在第3类。 如果要存储,则用 CLASS1 = X(IDX==1); CLASS2 = X(IDX ==2); ...

[IDX,C,sumd] = kmeans(X,k) 其中X是只含数字部分的矩阵。k是要聚集的类数。

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